一文了解各大图数据库查询语言（Gremlin vs Cypher vs nGQL）| 操做入门篇

时间  2020-03-15
标签 一文 了解 数据库 查询 语言 gremlin cypher ngql 入门 栏目 SQL 繁體版
原文   原文链接

文章的开头咱们先来看下什么是图数据库，根据维基百科的定义：图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。html

虽然和关系型数据库存储的结构不一样（关系型数据库为表结构，图数据库为图结构），但不计各自的性能问题，关系型数据库能够经过递归查询或者组合其余 SQL 语句（Join）完成图查询语言查询节点关系操做。得益于 1987 年 SQL 成为国际标准化组织（ISO）标准，关系型数据库行业获得了很好的发展。同 60、70 年代的关系型数据库相似，图数据库这个领域的查询语言目前也没有统一标准，虽然 19 年 9 月通过国际 SQL 标准委员会投票表决，决定将图查询语言（Graph Query Language）纳为一种新的数据库查询语言，但 GQL 的制定仍须要一段时间。node

介于市面上没有统一的图查询语言标准，在本文中咱们选取市面上主流的几款图查询语言来分析一波用法，因为篇幅缘由本文旨在简单介绍图查询语言和常规用法，更详细的内容将在进阶篇中讲述。git

图查询语言·介绍

图查询语言 Gremlin

Gremlin 是 Apache ThinkerPop 框架下的图遍历语言。Gremlin 能够是声明性的也能够是命令性的。虽然 Gremlin 是基于 Groovy 的，但具备许多语言变体，容许开发人员以 Java、JavaScript、Python、Scala、Clojure 和 Groovy 等许多现代编程语言原生编写 Gremlin 查询。github

支持图数据库：Janus Graph、InfiniteGraph、Cosmos DB、DataStax Enterprise(5.0+) 、Amazon Neptuneshell

图查询语言 Cypher

Cypher 是一个描述性的图形查询语言，容许没必要编写图形结构的遍历代码对图形存储有表现力和效率的查询，和 SQL 很类似，Cypher 语言的关键字不区分大小写，可是属性值，标签，关系类型和变量是区分大小写的。数据库

支持图数据库： Neo4j、RedisGraph、AgensGraphapache

图查询语言 nGQL

nGQL 是一种类 SQL 的声明型的文本查询语言，nGQL 一样是关键词大小写不敏感的查询语言，目前支持模式匹配、聚合运算、图计算，可无嵌入组合语句。编程

支持图数据库：Nebula Graphbash

图查询语言·术语篇

在比较这 3 个图查询语言以前，咱们先来看看他们各自的术语，若是你翻阅他们的文档会常常见到下面这些“关键字”，在这里咱们不讲用法，只看这些图数据库经常使用概念在这 3 个图数据库文档中的叫法。框架

术语 Gremlin Cypher nGQL
点 Vertex Node Vertex
边 Edge Relationship Edge
点类型 Label Label Tag
边类型 label RelationshipType edge type
点 ID vid id(n) vid
边 ID eid id(r) 无
插入 add create insert
删除 drop delete delete / drop
更新属性 setProperty set update

咱们能够看到大致上对点和边的叫法相似，只不过 Cypher 中直接使用了 Relationship 关系一词表明边。其余的术语基本都很是直观。

图查询语言·语法篇

了解过 Gremlin、Cypher、nGQL 中常见的术语以后，咱们来看看使用这 3 个图查询语言过程当中会须要了解的常规语法。

图

# Gremlin 建立图
g = TinkerGraph.open().traversal()

# nGQL 建立图空间
CREATE SPACE gods

点

图结构由点和边组成，一条边链接两个点。在 Gremlin 和 nGQL 中称之为 Vertex，Cypher 则称之为 Node。如何在图数据库中新建一个点呢？能够参考下面的语法

# Gremlin 建立/插入点
g.addV(vertexLabel).property()

# Cypher 建立点
CREATE (:nodeLabel {property})

# nGQL 建立/插入点
INSERT VERTEX tagName (propNameList) VALUES vid:(tagKey propValue)

点类型

点容许有对应的类型，在 Gremlin 和 Cypher 叫 label ，在 nGQL 中为 tag 。点类型可对应有多种属性（Property），例如 _Person _能够有 name、_age _等属性。

建立点类型

点类型相关的语法示例以下：

# Gremlin 建立点类型
g.addV(vertexLabel).property()

# nGQL 建立点类型
CREATE tagName(PropNameList)

这里说明下，不管在 Gremlin 和 nGQL 中存在相似 IF NOT EXISTS  用法，即：若是不存在则建立，存在则直接返回。

查看点类型

建立好点以后如何查看点类型呢，能够参考如下方式。 

# Gremlin 查看（获取）点类型
g.V().label().dedup();

# Cypher 查看点类型方法 1
MATCH (n) 
RETURN DISTINCT labels(n)
# Cypher 查看点类型方法 2
CALL db.labels();

# nGQL 查看点类型
SHOW TAGS

点的 CRUD

上面简单介绍了点、点类型，下面进入数据库基本 DML——CRUD，在上文介绍点时顺便介绍了点的建立和插入，这里说下如何插入特定类型的点，和点的获取、删除和更新。

插入特定类型点

和插入点的操做相似，只不过须要指定某种点类型。语法参考：

# Gremlin 插入特定类型点
g.addV(String vertexLabel).property()

# Cypher 插入特定类型点
CREATE (node:label) 

# nGQL 插入特定类型点
INSERT VERTEX <tag_name> (prop_name_list) VALUES <vid>:(prop_value_list)
查看点
# Gremlin 查看点
g.V(<vid>)

# Cypher 查看点
MATCH (n) 
WHERE condition
RETURN properties(n)

# nGQL 查看点
FETCH PROP ON <tag_name> <vid>
删除点

术语篇中提过 nGQL 中删除操做对应单词有 Delete 和 Drop ，在 nGQL 中 Delete 通常用于点边，Drop 用于 Schema 删除，这点和 SQL 的设计思路是同样的。

# Gremlin 删除点
g.V(<vid>).drop()

# Cypher 删除点
MATCH (node:label) 
DETACH DELETE node

# nGQL 删除点
DELETE VERTEX <vid>
更新点

用数据库的小伙伴都知道数据的常态是数据变动，来瞅瞅这 3 个图查询是使用什么语法来更新点数据的吧

# Gremlin 更新点
g.V(<vid>).property()

# Cypher 更新点
SET n.prop = V

# nGQL 更新点
UPDATE VERTEX <vid> SET <update_columns>

能够看到 Cypher 和 nGQL 都使用 SET 关键词来设置点对应的类型值，只不过 nGQL 中多了 UPDATE 关键词来标识操做，Gremlin 的操做和上文提到的查看点相似，只不过增长了变动 property 值操做。

边

在 Gremlin 和 nGQL 称呼边为 Edge，而 Cypher 称之为 Relationship。下面进入到边相关的语法内容

边类型 

和点同样，边也能够有对应的类型

# Gremlin 建立边类型
g.edgeLabel()

# nGQL 建立边类型
CREATE EDGE edgeTypeName(propNameList)

边的 CRUD

说完边类型应该进入到边的常规操做部分了

插入指定边类型的边

能够看到和点的使用语法相似，只不过在 Cypher 和 nGQL 中分别使用 -[]-> 和 -> 来表示关系，而 Gremlin 则用 to() 关键词来标识指向关系，在使用这 3 种图查询语言的图数据库中的边均为有向边，下图左边为有向边，右边为无向边。

# Gremlin 插入指定边类型的边
g.addE(String edgeLabel).from(v1).to(v2).property()

# Cypher 插入指定边类型的边
CREATE (<node1-name>:<label1-name>)-
  [(<relationship-name>:<relationship-label-name>)]
  ->(<node2-name>:<label2-name>)

# nGQL 插入指定边类型的边
INSERT EDGE <edge_name> (<prop_name_list>) VALUES <src_vid> -> <dst_vid>: \
(<prop_value_list>)
删除边
# Gremlin 删除边
g.E(<eid>).drop()

# Cypher 删除边
MATCH (<node1-name>:<label1-name>)-[r:relationship-label-name]->()
DELETE r

# nGQL 删除边
DELETE EDGE <edge_type> <src_vid> -> <dst_vid>
查看指定边
# Gremlin 查看指定边
g.E(<eid>)

# Cypher 查看指定边
MATCH (n)-[r:label]->()
WHERE condition
RETURN properties(r)

# nGQL 查看指定边
FETCH PROP ON <edge_name> <src_vid> -> <dst_vid>

其余操做

除了常规的点、边 CRUD 外，咱们能够简单看看这 3 种图查询语言的组合查询。

指定点查指定边

# Gremlin 指定点查指定边
g.V(<vid>).outE(<edge>)

# Cypher 指定点查指定边
Match (n)->[r:label]->[]
WHERE id(n) = vid
RETURN r

# nGQL 指定点查指定边
GO FROM <vid> OVER <edge>

沿指定点反向查询指定边

在反向查询中，Gremlin 使用了 in 来表示反向关系，而 Cypher 则更直观的将指向箭头反向变成 <- 来表示反向关系，nGQL 则用关键词 REVERSELY 来标识反向关系。

# Gremlin 沿指定点反向查询指定边
g.V(<vid>).inE(<edge>)

# Cypher 沿指定点反向查询指定边
MATCH (n)<-[r:label]-()

# nGQL 沿指定点反向查询指定边
GO FROM <vid> OVER <edge> REVERSELY

无向遍历

若是在图中，边的方向不重要（正向、反向均可以），那 Gremlin 使用 both() ，Cypher 使用 -[]- ，nGQL使用关键词 BIDIRECT 。

# Traverse edges with specified vertices Gremlin
g.V(<vid>).bothE(<edge>)

# Traverse edges with specified vertices Cypher
MATCH (n)-[r:label]-()

# Traverse edges with specified vertices nGQL
GO FROM <vid>  OVER <edge> BIDIRECT

沿指定点查询指定边 N 跳

Gremlin 和 nGQL 分别用 times 和 step 来表示 N 跳关系，而 Cypher 用 relationship*1..N 来表示 N 跳关系。

# Gremlin 沿指定点查询指定边 N 跳
g.V(<vid>).repeat(out(<edge>)).times(N)

# Cypher 沿指定点查询指定边 N 跳
MATCH (n)-[r:label*N]->()
WHERE condition
RETURN r

# nGQL 沿指定点查询指定边 N 跳
GO N STEPS FROM <vid> OVER <edge>

返回指定两点路径

# Gremlin 返回指定两点路径
g.V(<vid>).repeat(out()).until(<vid>).path()

# Cypher 返回指定两点路径
MATCH p =(a)-[.*]->(b)
WHERE condition
RETURN p

# nGQL 返回指定两点路径
FIND ALL PATH FROM <vid> TO <vid> OVER *

图查询语言·实操篇

说了一通语法以后，是时候展现真正的技术了——来个具体一点的例子。

示例图：The Graphs of Gods

实操示例使用了 Janus Graph 的示例图 The Graphs of Gods。该图结构以下图所示，描述了罗马万神话中诸神关系。

插入数据

# 插入点
## nGQL
nebula> INSERT VERTEX character(name, age, type) VALUES hash("saturn"):("saturn", 10000, "titan"), hash("jupiter"):("jupiter", 5000, "god");
## Gremlin
gremlin> saturn = g.addV("character").property(T.id, 1).property('name', 'saturn').property('age', 10000).property('type', 'titan').next();
==>v[1]
gremlin> jupiter = g.addV("character").property(T.id, 2).property('name', 'jupiter').property('age', 5000).property('type', 'god').next();
==>v[2]
gremlin> prometheus = g.addV("character").property(T.id, 31).property('name',  'prometheus').property('age', 1000).property('type', 'god').next();
==>v[31]
gremlin> jesus = g.addV("character").property(T.id, 32).property('name',  'jesus').property('age', 5000).property('type', 'god').next();
==>v[32]
## Cypher
cypher> CREATE (src:character {name:"saturn", age: 10000, type:"titan"})
cypher> CREATE (dst:character {name:"jupiter", age: 5000, type:"god"})

# 插入边
## nGQL
nebula> INSERT EDGE father() VALUES hash("jupiter")->hash("saturn"):();
## Gremlin
gremlin> g.addE("father").from(jupiter).to(saturn).property(T.id, 13);
==>e[13][2-father->1]
## Cypher
cypher> CREATE (src)-[rel:father]->(dst)

删除数据

# nGQL
nebula> DELETE VERTEX hash("prometheus");
# Gremlin
gremlin> g.V(prometheus).drop();
# Cypher
cypher> MATCH (n:character {name:"prometheus"}) DETACH DELETE n

更新数据

# nGQL
nebula> UPDATE VERTEX hash("jesus") SET character.type = 'titan';
# Gremlin
gremlin> g.V(jesus).property('age', 6000);
==>v[32]
# Cypher
cypher> MATCH (n:character {name:"jesus"}) SET n.type = 'titan';

查看数据

# nGQL
nebula> FETCH PROP ON character hash("saturn");
===================================================
| character.name | character.age | character.type |
===================================================
| saturn         | 10000         | titan          |
---------------------------------------------------
# Gremlin
gremlin> g.V(saturn).valueMap();
==>[name:[saturn],type:[titan],age:[10000]]
# Cypher
cypher> MATCH (n:character {name:"saturn"}) RETURN properties(n)
  ╒════════════════════════════════════════════╕
  │"properties(n)"                             │
  ╞════════════════════════════════════════════╡
  │{"name":"saturn","type":"titan","age":10000}│
  └────────────────────────────────────────────┘

查询 hercules 的父亲

# nGQL
nebula>  LOOKUP ON character WHERE character.name == 'hercules' | \
      -> GO FROM $-.VertexID OVER father YIELD $$.character.name;
=====================
| $$.character.name |
=====================
| jupiter           |
---------------------
# Gremlin
gremlin> g.V().hasLabel('character').has('name','hercules').out('father').values('name');
==>jupiter
# Cypher
cypher> MATCH (src:character{name:"hercules"})-[:father]->(dst:character) RETURN dst.name
      ╒══════════╕
      │"dst.name"│
      ╞══════════╡
      │"jupiter" │
      └──────────┘

查询 hercules 的祖父

# nGQL
nebula> LOOKUP ON character WHERE character.name == 'hercules' | \
     -> GO 2 STEPS FROM $-.VertexID OVER father YIELD $$.character.name;
=====================
| $$.character.name |
=====================
| saturn            |
---------------------
# Gremlin
gremlin> g.V().hasLabel('character').has('name','hercules').out('father').out('father').values('name');
==>saturn
# Cypher
cypher> MATCH (src:character{name:"hercules"})-[:father*2]->(dst:character) RETURN dst.name
      ╒══════════╕
      │"dst.name"│
      ╞══════════╡
      │"saturn"  │
      └──────────┘

查询年龄大于 100 的人物

# nGQL
nebula> LOOKUP ON character WHERE character.age > 100 YIELD character.name, character.age;
=========================================================
| VertexID             | character.name | character.age |
=========================================================
| 6761447489613431910  | pluto          | 4000          |
---------------------------------------------------------
| -5860788569139907963 | neptune        | 4500          |
---------------------------------------------------------
| 4863977009196259577  | jupiter        | 5000          |
---------------------------------------------------------
| -4316810810681305233 | saturn         | 10000         |
---------------------------------------------------------
# Gremlin
gremlin> g.V().hasLabel('character').has('age',gt(100)).values('name');
==>saturn
==>jupiter
==>neptune
==>pluto
# Cypher
cypher> MATCH (src:character) WHERE src.age > 100 RETURN src.name
      ╒═══════════╕
      │"src.name" │
      ╞═══════════╡
      │  "saturn" │
      ├───────────┤
      │ "jupiter" │
      ├───────────┤
      │ "neptune" │
      │───────────│
      │  "pluto"  │
      └───────────┘

从一块儿居住的人物中排除 pluto 本人

# nGQL
nebula>  GO FROM hash("pluto") OVER lives YIELD lives._dst AS place | GO FROM $-.place OVER lives REVERSELY WHERE \
$$.character.name != "pluto" YIELD $$.character.name AS cohabitants;
===============
| cohabitants |
===============
| cerberus    |
---------------
# Gremlin
gremlin> g.V(pluto).out('lives').in('lives').where(is(neq(pluto))).values('name');
==>cerberus
# Cypher
cypher> MATCH (src:character{name:"pluto"})-[:lives]->()<-[:lives]-(dst:character) RETURN dst.name
      ╒══════════╕
      │"dst.name"│
      ╞══════════╡
      │"cerberus"│
      └──────────┘

Pluto 的兄弟们

# which brother lives in which place?
## nGQL
nebula> GO FROM hash("pluto") OVER brother YIELD brother._dst AS god | \
GO FROM $-.god OVER lives YIELD $^.character.name AS Brother, $$.location.name AS Habitations;
=========================
| Brother | Habitations |
=========================
| jupiter | sky         |
-------------------------
| neptune | sea         |
-------------------------
## Gremlin
gremlin> g.V(pluto).out('brother').as('god').out('lives').as('place').select('god','place').by('name');
==>[god:jupiter, place:sky]
==>[god:neptune, place:sea]
## Cypher
cypher> MATCH (src:Character{name:"pluto"})-[:brother]->(bro:Character)-[:lives]->(dst)
RETURN bro.name, dst.name
      ╒═════════════════════════╕
      │"bro.name"    │"dst.name"│
      ╞═════════════════════════╡
      │ "jupiter"    │  "sky"   │
      ├─────────────────────────┤
      │ "neptune"    │ "sea"    │
      └─────────────────────────┘

附录

相关文章
相关标签/搜索
每日一句
    每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
本站公众号
   欢迎关注本站公众号,获取更多信息
联系我们 最近搜索 最新文章 沪ICP备13005482号-10 MyBatis教程 SQL 教程 MySQL教程 Java 教程 Thymeleaf 教程 Hibernate教程 Spring教程 Redis教程